Bayes

En 1748, Hume propuso la siguiente (archifamosa, archidiscutida y archicontrovertida) definición de causalidad:

We may define a cause to be an object followed by another, and where all the objects, similar to the first, are followed by objects similar to the second. Or, in other words, where, if the first object had not been, the second never had existed.

Ha sido denunciada, entre otros motivos, por contener una contradicción lógica. En efecto, la primera frase viene a afirmar que la causa es condición suficiente para el efecto ($C \Rightarrow E$, si se quiere), mientras que en la segunda, que es condición necesaria ($\neg C \Rightarrow \neg E$).

Este buscador de oro busca pepitas en su tramo de río. El río arrastra piedrecitas, muchas piedrecitas, y pepitas de oro, pocas pepitas de oro.

Tiene un artilugio que toma barro del río y que hace lo siguiente:

• Descarta casi todas las piedrecitas (y el resto las mete en una caja)
• Detecta casi todas las pepitas (y las mete en la misma caja)

Al final del día, ¿qué encontrará en la caja?

En vigilancia epidemiológica contamos eventos (p.e., muertes o casos de determinadas enfermedades). Lo que pasa es que el caso ocurrido en el día 0 puede notificarse con un retraso de 1, 2, 3… o incluso más días. En algunas aplicaciones, incluso semanas.

¿Cómo estimar el número de casos ocurridos el día 0 el día, p.e., 5?

Se puede aplicar el análisis de la supervivencia donde el evento muerte se reinterpreta como notificación. El el día 0 todos los sujetos están vivos y, poco a poco, van cayendo. Como en los consabidos modelos/gráficos de Kaplan-Meier,

Podría hacerse un ránking de disciplinas académicas según el grado de acuerdo entre quienes las cultivan. Supongo que lo lideraríamos los matemáticos. Salvo los constructivistas y esos raritos que dan por malo el axioma de elección, no contamos con familias heterodoxas. En el otro extremo, aventuro, se ubicarían los que hacen crítica literaria y políticas. Pero, seguro, dentro de las ciencias humanas, los economistas quedarían en bastante buen lugar.

Así que si aceptáis mis premisas (postmisas: vienen después), tendréis que conceder también que este fenómeno es corolario del teorema de von Mises:

Porque ahí puedes tomarte una foto tal que

o

y luego tuitear cosas como

After #StrataHadoop: @jayusor and me in front of Bayes grave with my new @OReillyMedia book (emulating @gilbellosta) pic.twitter.com/SlguJIeLw0

— Antonio Sánchez Chinchón (@aschinchon) June 4, 2016

Para mayor referencia (y por tenerlo a mano cuando vuelva),

Cumpliéndose el 250 aniversario de la muerte de Thomas Bayes (fue el 17 de abril, de hecho), como homenaje, publico hoy una foto del autor al lado de su tumba en el cementerio de Bunhill Fields, en Londres.

Nota: es la tumba blanca que aparece casi en el centro. La tomó mi viejo amigo Raúl Aguaviva un día que acabamos perdidos buscando el Museo Británico por un barrio que resultó estar no lejos de Angel. Shame on us!